본 연구는 GNSS 기반 위치 추정에서 고장에 대한 강건성을 확보하면서도 실시간 처리가 가능한 베이지안 고장 강건 가중 최소 자승법 (Bayesian Fault-Tolerant Weighted Least Squares, BF-WLS)을 제안 한 다. 기존 WLS 기법은 계산 효율성을 가지며 GNSS 분야에서 널리 사용되지만, 측정값에 고장이 존재할 경우 정확도 저하라는 한계를 가진다. 이를 보완하기 위해 사전 연구에서 제안된 Bayesian FTE 기 법은 사전 확률과 측정값을 바탕으로 사후 확률을 계산하여 무결성 위험을 최소화하는 방향으로 위치를 추정한다. 하지만 해당 방법은 WLS 구조와 호환성이 떨어진다. BF-WLS는 이러한 문제를 해결하기 위 해, 베이지안 업데이트를 통해 각 측정치의 사후 고장 확률을 추정하고 이를 WLS 가중치에 반영하여 고장 가능성이 높은 측정값의 영향을 줄인다. 이로써 고장에 의한 오차를 완화하면서도 계산 효율성을 유지 한다.

Bayesian Position Estimation for Fault Robustness and Real-Time GNSS Navigation

Jinsil Lee*, Jongsun Ahn

This study proposes the Bayesian Fault-Tolerant Weighted Least Squares (BF-WLS) method to enhance robustness against faults in GNSS-based positioning while maintaining real-time performance. The conventional WLS method is widely used in GNSS applications due to its computational efficiency and structural simplicity, but its accuracy degrades in the presence of faulty measurements. The previously proposed Bayesian Fault-Tolerant Estimation (Bayesian FTE) addresses this issue by updating posterior fault probabilities based on prior probabilities and measurement data, and then estimating positions to minimize integrity risk. However, Bayesian FTE is structurally incompatible with the WLS framework. In contrast, the proposed BF-WLS method estimates the posterior fault probability of each measurement through Bayesian updating and incorporates these probabilities into the WLS weighting process, thereby reducing the influence of potentially faulty measurements. This approach mitigates fault-induced errors while preserving the computational efficiency of WLS.

Keywords: Bayesian estimation, WLS estimation, integrity

Speaker 이진실* 항공우주연구원